PaaS平台的功能设计一般都包括什么？

    实现PaaS平台需要保证运维的四个主要工作内容实现自动化，围绕着实现这个目标，设计了下面这些功能：

1.计算单元打包

    一个虚拟机镜像，配置管理工具(puppet，saltstack，anible)负责打包应用逻辑单元的任务。计算一个完整堆组件单元，包括业务系统，它涵盖了操作系统，中间件和其他依赖关系。

    事实上，ansible这样的软件配置工具已经很轻，速度快，并满足95％以上的需求，但在决定打造PaaS的时间跨越IDC，整个第三方数据中心的基础上，可以镜像的分布更稳定，以满足我们的需求。

2.资源动态分配

    与Cloud2.0IaaS不同，用户不注意如何获取CPU、内存、存储资源。他们只专注于运行其自己的计算逻辑的应用程序，他们要资源是动态分配的，有弹性的扩展。

    数据信息中心发展需要进行一个国家统一的资源管理者，它将所有资源（无论虚拟、物理）抽象成一个整体，如同一个重要数据管理中心操作系统。摘要这些资源不仅要满足面向服务的计算，而且要大数据，以及各种类型的计算未来，这意味着资源分配和任务调度两种功能分离的满足MapReduce的计算时代。

    在分布式数据资源进行管理研究领域，主流的选择是Mesos、YARN

    介体：介体最初由加州大学伯克利分校AMPLab实验室开发，后广泛应用于Twitter，Apple，Netflix等互联网企业，成熟度高。

    Apache的Hadoop的纱线新的Hadoop资源管理器，它是一个通用的资源管理系统，为上层提供资源管理和调度的统一的应用。

3.任务调度功能

    任务调度器与资源管理器的最大程度不同在于其要对企业运行中的应用技术服务人员负责，包括启动、停止服务，监控管理服务能力以及在服务失效时故障转移。 在分布式架构的初始设计中，作业调度和资源管理之间的边界往往是模糊的。

    一个是某种类型的专属服务，如Hadoop的MapReduce的计算平台为服务型的分布式计算平台。

    其二，作业进行调度与资源信息管理的交互使用频度高，合二为一后的效率具有更高。但是随后人们发现，在资源管理器的功能是相对稳定，作业调度，因为许多类型的计算。

    以Mesos为核心，支持多域分布式集群调度框架。 包括Docker容器集群调度框架Marathon，分布式Cron（周期任务执行）集群调度框架Chronos以及大数据主流平台Hadoop和Spark集群调度框架，实现系统的灵活资源调度。

    对于长期服务的使命，我们选择马拉松赛作为自己的任务调度。

4.服务发现功能

    服务可以发现上可选的有通过研究动态写入DNS系统来满足企业用户信息需求，通过zookeeper之类的分布式协调管理系统充当配置中心进行通知外部控制系统。 在负载平衡方面，企业级专用设备(如F5)为调用提供API接口，而开源软件通常使用Haproxy。。 的

5.日志集中管理

    一般地，在存储在本地操作系统用于在分布式系统上的查询日志文件的形式，计算单元将不被固定在一个物理节点上。如果日志仍以文件进行形式存放在本地，随着时间计算分析单元的漂移，日志将留存在与计算单元之间没有社会关系的物理节点上。对于系统管理员，操作人员登录查询将成为一项复杂的工作。

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